介绍
什么是生成式AI？这是一个萦绕在许多人脑海中的问题。生成式AI在过去几年里获得了巨大的关注。随着ChatGPT在2022年11月爆红，已经没有回头路了！
各个行业都在采用生成式AI来实现有趣的应用，例如内容生成、营销、工程、研究和一般文档编制。
什么是生成式AI？
生成式AI是一种人工智能形式，用于生成文本、图像或音频形式的内容。深度学习模型在大量数据上进行训练，以生成此类响应。
生成式AI的历史
生成式AI最初于20世纪60年代以聊天机器人的形式出现。在本节中，我们将回顾导致我们今天所知的生成式AI繁荣的重要事件的时间线。
1966年：麻省理工学院教授约瑟夫·魏泽鲍姆开发了Eliza，第一个模拟心理治疗师对话的聊天机器人。Eliza能够使用模式匹配和简单的语言处理技术来回应用户，这是自然语言理解和人机交互方面的一项重大早期突破。
1968年：麻省理工学院的泰瑞·维诺格拉德开发了SHRDLU程序，这是一个具有开创性的程序，展示了在有限领域内自然语言的理解能力。使用SHRDLU，用户可以根据用英语发出的命令来操作对象。该项目的成功突出了人工智能在理解和执行现实生活中复杂指令方面的潜力。
1985年：贝叶斯网络作为人工智能中用于概率建模和因果分析的强大工具出现。通过使用有向无环图表示变量之间的概率关系，贝叶斯网络提供不确定性下的推理，可用于诊断、预测和决策制定。
1989年：约书亚·本吉奥、扬·勒丘恩和帕特里克·哈夫纳通过卷积神经网络（CNN）彻底改变了图像识别。由于共享权重和卷积，CNN能够比传统方法更准确、更有效地处理视觉数据。计算机视觉系统和深度学习应用都基于这一突破。
2000年：约书亚·本吉奥等人于2000年引入了神经概率语言模型，这是一种基于神经网络的语言建模方法。通过捕获上下文依赖关系和学习单词的分布式表示，增强了自然语言处理任务，如语音识别、机器翻译和文本生成。
2011年：苹果公司的Siri，一款语音激活的虚拟助手，是消费级AI技术中的一个重要时刻。借助Siri，用户可以使用语音命令与设备进行交互，为个性化和直观的用户体验设定了新的标准。
2013年：托马斯·米科洛夫引入了word2vec，这是一种在自然语言处理中用于词嵌入的变革性技术。word2vec使用神经网络来学习单词的连续向量表示，捕捉语义关系和上下文相似性。这一进步增强了词表示的质量，并有助于改进各种NLP任务，如情感分析、命名实体识别和文档聚类。
2014年：伊恩·古德费洛及其同事开发了生成对抗网络（GAN），引入了一种新颖的生成建模框架。GAN由两个神经网络组成，一个生成器和一个鉴别器，它们参与了一个类似游戏的训练过程。这种方法能够生成逼真的合成数据，从而在图像合成、风格迁移和数据增强等领域得到应用。
2017年：“注意力就是你所需要的”，Vaswani等人引入了在自然语言处理中具有里程碑意义的Transformer。通过使用自注意力机制来捕获序列中的长距离依赖关系，Transformer在机器翻译、文本摘要和语言理解等任务中超越了以前的架构。包括BERT和GPT在内的多个最先进的NLP模型都基于Transformer模型。
2018年：谷歌AI的研究人员开发了BERT（来自Transformer的双向编码器表示），以改进自然语言理解。BERT通过双向训练和Transformer架构从左右上下文捕获上下文，从而在回答问题、分析情感和分类文本等任务中取得了显著的改进。BERT的预训练策略和上下文化嵌入为语言表示学习设定了新的标准。
2021年：OpenAI于2021年推出了DALL-E AI模型，该模型根据文本描述生成图像。DALL-E将Transformer架构与大规模图像-文本对相结合，以根据用户输入生成多样化和创意的视觉输出。
2022年：新的模型GPT-3.5标志着大型语言模型（LLM）的一个里程碑。它展示了在自然语言理解、生成和对话方面的先进能力，证明了基于深度学习的语言模型的发展及其在聊天机器人、虚拟助手和基于文本的AI系统中的应用。
2023年：GPT-4登场，展示了生成式AI的进一步进步。与以前的模型相比，这个新模型具有更好的语言理解、上下文保留和文本生成能力。
2024年：今年是生成式AI大放异彩的一年，例如Stable Diffusion 3、Vlogger、Claude 3、Devin AI，甚至ChatGPT-5也于年中推出。
生成式AI模型如何工作？
大型语言模型（LLM）拥有数十亿个参数，可以生成引人入胜的内容或逼真的图像。它是自然语言处理（NLP）和生成式AI的组成部分，在文本摘要或语言翻译等任务中表现出色。以最新的GPT模型ChatGPT-4为例，它是一个LLM，包含1.7万亿个参数，这些参数是在文本数据语料库上训练出来的。
另一方面，Transformer构成了LLM的构建块。由于其“注意力”机制，Transformer优于循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）。模型可以针对每个输出标记关注输入序列的不同部分。例如，GPT能够给出如此快速的响应，是由于对顺序数据进行并行处理。
现在我们已经了解了生成式AI模型背后的原理，让我们来看看它们是如何工作的。
收集数据
该过程首先是收集与模型将执行的任务相关的大量且多样化的数据集。这可能包括文本、图像或两者的组合，具体取决于模型的目的。
预处理
下一步是预处理，其中收集到的数据将被清理和格式化。例如，文本数据预处理可能是分词、去除停用词、处理特殊字符或将文本转换为数值表示。
定义模型架构
然后，需要选择正确的模型架构，这一点至关重要。这可能包括选择合适的Transformer，Transformer是专门为序列任务设计的深度学习模型。这些架构通常包含多层注意力机制，使模型能够捕获数据中的长距离依赖关系。
根据以下因素选择合适的架构：
复杂度：根据我们正在处理的对象，可以选择简单或复杂的模型以达到预期结果。
数据需求：我们需要大型数据集，还是有限的数据就足够了？这取决于我们希望模型训练的有效性。
训练时间：一些模型训练速度快，而另一些模型需要更长时间但会产生更好的结果。这个因素完全取决于给定的时间范围。
兼容性：这涉及到无缝集成，以检查给定模型是否与现有的硬件或框架相一致。
模型预训练
在选择合适的模型架构后，会在海量未标记数据上进行模型预训练。在这里，模型会学习通用的语言模式、语义和上下文理解，使其能够生成连贯且上下文相关的文本。
模型优化
此步骤优化模型以增强其性能和效率。这可以通过诸如梯度下降优化、学习率调整、正则化方法和模型架构调整等技术来实现，以提高整体性能指标。
微调
我们来到了最后一步。微调将预训练模型的知识适应目标任务的细微差别，例如文本生成、翻译、摘要或问答。
现在我们已经了解了生成式AI模型的工作原理，接下来我们将探讨一些最常见的生成式AI类型。
生成式AI的类型
现在我们对生成式AI有了更好的理解，让我们来看看一些最常见的类型。
文本生成
这是最常见的生成式 AI（Gen AI）形式之一。我们或多或少都使用过它。文本生成涉及 AI 技术生成具有上下文、意义和连贯性的文本，这些文本与人类的响应非常相似。它在内容生成方面获得了极大普及，例如撰写电子邮件副本、社交媒体内容甚至博客文章。一些最常用的文本生成工具包括 OpenAI 的 ChatGPT、谷歌的 Gemini 和 Anthropic 的 Claude。
GPT 实战
文本到图像/视频生成
随着文本到图像和文本到视频 AI 生成工具的引入，内容生成达到了一个全新的水平。它们使用自然语言处理 (NLP) 技术和深度学习从文本描述生成图像和视频。用例包括视频制作、资产创建和内容创作。谷歌的 Imagen、Midjourney 和 OpenAI 的 SORA 是一些文本到图像和文本到视频生成 AI 工具。
图像到视频生成
视频是最好的叙事形式之一，但创建它们可能很困难。想象一下，仅仅用一张图像就能做到。这就引出了图像到视频 AI 生成。与之前的 Gen AI 工具以文本作为输入不同，这里我们使用图像作为输入。借助 StabilityAI 的 Stable Diffusion 3、谷歌的 Vlogger 和 Runway 的 Gen-2 等工具，我们可以将无聊的静态图像转换为动态且引人入胜的视频。
文本到语音和语音到文本生成
文本到语音将文本转换为语音，而语音到文本将音频转换为文本。两者都有各自的目的；例如，文本到语音可以作为语音助手或教程，而语音到文本提供转录、听写或语音命令。一些最常见的语音到文本工具包括 AssmeblyAI、OpenAI 的 Whisper、AWS Transcribe 和 Deepgram。
代码助手
生成式 AI 不仅对内容创作产生了影响，而且对软件开发也产生了影响。软件工程师现在可以通过代码助手使他们的任务变得不那么繁琐。这可能包括生成代码片段或自动化编码任务。Github 的 Copilot、BlackboxAI 和 Hugging Face 的 HuggingChat 是软件工程师的一些首选代码助手。
Gen AI 的用例
内容创作
生成式 AI 最常见的用例之一是内容创作。只需几行输入，您就可以生成数百行内容。内容创作者现在可以节省大量时间来集思广益，为长期的内容策略和营销制定大纲。
视频编辑和生成
视频编辑和生成是 Gen AI 领域的另一个流行用例。在这里，人们可以仅从文本输入甚至图像生成高质量的视频内容，并且所需时间只是人工编辑的一小部分。在这里，模型分析大量的图像和视频数据，并生成连贯且吸引人的视频内容。
Heygen 实战
音乐制作
生成式 AI 可以为广告或品牌推广活动制作不错的素材。与其他从现有数据中推断模式的 Gen AI 模型一样，它通过音乐数据进行推断并生成类似的音乐。作曲家和艺术家可以探索创作方面的内容，并涉足新的流派领域。
增强医疗影像
与其他用例一样，Gen AI 将医疗影像提升到了一个新的水平。医疗影像中的一大挑战是数据可用性差。通过利用 Gen AI 模型（如 GAN（生成对抗网络）和 VAE（变分自动编码器））可以解决此问题。它们能够从现有数据生成多样化且逼真的图像。
聊天机器人
作为最古老的生成式 AI 形式，聊天机器人已经存在了一段时间，而且看起来它们将继续存在。随着时间的推移，聊天机器人能够更好地理解客户并提供准确和细致入微的回复。与人类客服不同，聊天机器人能够处理大量查询并提供个性化回复。
编码任务
如前所述，Gen AI 不仅限于内容创作。它将触角延伸到软件开发领域。这可能包括代码补全、修复错误、代码审查或代码重构。代码助手能够简化重复性任务，例如生成代码或检测错误，从而使开发人员能够专注于其他紧迫的任务。
沉浸式游戏
Gen AI 可以引入新的元素，例如角色或关卡。通过从现有的游戏元素中学习，模型可以生成新的元素，消除游戏体验中的单调性。育碧等品牌正在利用 Gen AI 进行游戏开发和修复错误。
Gen AI 挑战
尽管生成式 AI 带来了很多优势，但它也引发了一些担忧。其中一些包括隐私和侵权问题。对于提供这些工具的品牌而言，通过内容审核和道德准则来应对这些挑战至关重要。
- 生成式 AI 模型需要大量数据集进行训练。这可能导致敏感信息泄露或被滥用。
- 另一个 Gen AI 问题是版权侵权。由于模型在大量数据上进行训练，这些数据包含来自互联网的大量文章，因此始终存在侵权的可能性。
- 始终存在不公平结果的可能性，即算法在训练过程中可能无意中存在偏差，甚至放大现有的偏差。由此产生的偏差可能是明确的或暴力的，并产生有害内容。
生成式 AI 的未来
从 60 年代的诞生到 GAN 在 AI 领域超越其他领域，生成式 AI 迅速发展成为人工智能领域最顶尖的子领域之一。根据德勤的 2023 年 3D 调查，94% 与内容创作者合作的品牌已经或计划使用生成式 AI。
Gen AI 是首个面向大众的 AI 技术，任何人都可以使用它来自动化或增强原本需要技能才能完成的任务。
如上一节所述，它也存在自身的一系列问题。让当前和未来的劳动力成为 Gen AI 的早期采用者，可以使他们在不断发展的人工智能领域中轻松地进行导航。
生成式 AI 不会取代人类，而是会增强人类的工作。在正确的人手中，这些工具可以产生引人注目且令人印象深刻的结果，无论是内容创作还是修复代码中的错误。
这篇有趣且全面的阅读文章到此结束。我们介绍了生成式 AI 及其发展历程，讨论了它的工作原理，并了解了一些用例。
我们下次再见！
